公开(公告)号：CN112330616A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011168485.7

申请日：2020-10-28

Applicant: 上海交通大学 ,  宁夏医科大学总医院 ,  宁夏数据科技股份有限公司

Inventor： 王士林 ,  王振海 ,  马晓峰 ,  王国玮 ,  何学仙 ,  王晨苏 ,  许先伟

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/12 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06K9/32

Abstract: 一种脑脊液细胞图像自动化识别和计数的方法，1:对脑脊液细胞原始图像进行预处理并保存为原始图像集；2:将步骤1中得到的脑脊液细胞原始图像集按标注结果切割单个细胞图像并按细胞类型保存为切分图像集；3:将步骤1中得到的脑脊液细胞原始图像集和步骤2中得到的脑脊液细胞切分图像集对应划分为训练集、验证集和测试集；4:使用Pytorch深度学习框架构建卷积神经网络；5:使用Pytorch深度学习框架构建卷积神经网络；6:将步骤4得到的分割测试集输入步骤5得到的分类网络；7:按单张脑脊液细胞原始图像统计步骤5得到已分割测试集中的细胞位置和分割、分类和计数结果。本发明的方法能在样本数目少的情况下提高细胞识别的准确率，并自动识别和计数。